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VLAA-GUI: Knowing When to Stop, Recover, and Search, A Modular Framework for GUI Automation

VLAA-GUI: 知何时停止、恢复和搜索，一个用于GUI自动化模块化框架

Qijun Han, Haoqin Tu, Zijun Wang, Haoyue Dai, Yiyang Zhou, Nancy Lau, Alvaro A. Cardenas, Yuhui Xu, Ran Xu, Caiming Xiong, Zeyu Zheng, Huaxiu Yao, Yuyin Zhou, Cihang Xie

机构 * UC Santa Cruz ； CMU（卡内基梅隆大学） ； UNC-Chapel Hill（北卡罗来纳大学教堂山分校） ； Salesforce ； UC Berkeley（伯克利加州大学） 纠错

AI总结 VLAA-GUI通过模块化框架解决GUI代理的早期停止和重复循环问题，引入完整性验证器、循环打破器和搜索代理，提升自动化性能。

Comments The first two authors contribute equally

Preference Heads in Large Language Models: A Mechanistic Framework for Interpretable Personalization

大型语言模型中的偏好头：可解释个性化机制框架

Weixu Zhang, Ye Yuan, Changjiang Han, Yuxing Tian, Zipeng Sun, Linfeng Du, Jikun Kang, Hong Kang, Xue Liu, Haolun Wu

机构 * McGill University（麦吉尔大学） ； Mila - Quebec AI Institute（魁北克人工智能研究所） ； MBZUAI（马克斯·普朗克人工智能研究所） ； University of Montreal（蒙特利尔大学） ； Salesforce（Salesforce公司） 纠错

AI总结 本文提出DPS框架，通过因果掩码分析识别偏好头并实现可控可解释的个性化，实验表明在保持内容连贯性的同时提升个性化精度。

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